機械学習を用いたアーウィンマンゴーの等級判別 --- SDGs のための次世代型農業に向けて ---

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS22006

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2022/03/06

タイトル(英語): Grade Classification of Irwin mangoes using machine learning --- Towards Next Generation Agriculture for the SDGs ---

著者名: 城間 康(琉球大学),平良 英三(琉球大学),長山 格(琉球大学)

著者名(英語): Yasushi Shiroma(University of the Ryukyus),Eizo Taira(University of the Ryukyus),Itaru Nagayama(University of the Ryukyus)

キーワード: マンゴー|ｋ近傍法|パターン分類|等級判別|画像処理　

要約(日本語): 本研究では沖縄県産のマンゴーの自動判別に向けて，等級判別アルゴリズムの構築を行う．マンゴーの等級は色、糖度、形など国や県によって基準は様々だが，沖縄県ではJA (日本農業協同組合)が果実の色合いに基づいてA, B, C等級と分類した等級選別基準表を作成している。しかし、分類は生産者が目視で行うため,品質が均一ではない．そこで本研究は,客観的評価のため, マンゴーの果皮の色の画像情報を用いた等級判別法を提案した．

要約(英語): In this study, we construct a grade discrimination algorithm for automatic identification of mangoes produced in Okinawa Prefecture. Grades of mangoes vary depending on the country or prefecture in terms of color, sugar content, shape, etc. In Okinawa Prefecture, the Japan Agricultural Cooperative (JA) has prepared a grading and sorting standard table that classifies mangoes as grade A, B, or C based on the color of the fruit. However, since classification is done visually by the grower, the quality is not uniform.Therefore, this study proposed a grading method using image information of mango skin color for objective evaluation.

本誌: 2022年3月9日-2022年3月10日次世代産業システム研究会-1

本誌掲載ページ: 25-28 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,385 Kバイト